LEVEL ll 复习大纲篇 | 第三章 预测型数据挖掘模型（下）
更新时间：2019-09-24 14:34:40
来源：环球网校
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摘要 在本文中，我们将列举level2分析师职业资格证书考试的考试大纲等考生迫切关注的考试信息，希望各位考生可以考出理想的成绩，早日跨入数据分析师的职业大门。
第六节、支持向量机
【领会】
支持向量机概述
线性可分
最佳的线性分割超平面
决策边界
【熟知】
支持向量
线性支持向量机
非线性转换
核函数(PolynomialKernel、GaussianRadialBasisFunction、SigmoidKernel)
非线性支持向量机
支持向量机与神经网络间的关系
【应用】
运用数据挖掘软件建立支持向量机模型，解读模型结果，并评估模型效能。
第七节、集成方法
【领会】
集成方法概述
【熟知】
抽样技术 训练数据上的集成方法(袋装法、提升法) 输入变量上的集成方法(随机森林) 【应用】
运用数据挖掘软件建立组合方法模型，解读模型结果，并评估模型效能。
第八节、模型评估
【熟知】
混淆矩阵(正确率(Accuracy)、查准率(Precision)、查全率(Recall)、F-指标(F-Measure))
KS 图(KSChart)
ROC 图(ROCChart)
GINI 图(GINIChart)
回应图(ResponseChart)
增益图(GainChart)
提升图(LiftChart)
收益图(ProfitChart)
平均平方误差(AverageSquaredError)
【应用】
运用数据挖掘软件比较不同模型间的优劣。
这就是大纲第三章的内容，希望对大家能有所帮助。
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